BAB 4 RANCANGAN DATA WAREHOUS E YANG D IUS ULKAN
4.1 Rencana Perancangan Data Warehouse Berdasarkan analisis yang telah dilakukan sebelumnya , diperoleh suatu patokan yang menjadi pedoman dalam merancang data warehouse yang dibutuhkan oleh pihak Departemen Perindustrian. Dengan mengikuti pendekatan Business Dimensional Lifecycle untuk merancang data warehouse pada Departemen Perindustrian, maka beberapa tahap yang dilakukan dalam perancangan ini yaitu: 1. M engidentifikasi kebutuhan Departemen Perindustrian akan informasi. Setelah pada bab sebelumnya diidentifikasi masalah serta kebutuhan informasi strategis yang diharapkan melalui suatu sistem data warehouse
yang
diusulkan,
tahapan
selanjutnya
mengkompromikan skala prioritas pengadaan informasi
adalah
yang dapat
dikembangkan pada skripsi ini dengan pihak Pusat Data Informasi Departemen Perindustrian (Pusdatin) sebagai pihak yang memiliki kewenangan dalam menangani kebutuhan data dan informasi pada lembaga ini. Pada akhirnya melalui kesepakatan bersama antara pihak Pusdatin dan tim skripsi, maka ditetapkanlah informasi-informasi yang akan coba disediakan pada pengembangan data warehouse pada skripsi ini yaitu: a. Dibutuhkan informasi mengenai ekspor produk industri nasional b. Dibutuhkan informasi mengenai impor produk industri nasional c. Dibutuhkan informasi mengenai realisasi investasi PM A 72
73 d. Dibutuhkan informasi mengenai realisasi investasi PM DN e. Dibutuhkan informasi mengenai hasil produksi industri nasional f. Dibutuhkan informasi mengenai pemakaian bahan baku industri nasional g. Dibutuhkan informasi mengenai penyerapan tenaga kerja industri h. Dibutuhkan informasi mengenai penyebaran unit industri 2. M erancang Pemodelan Dimensional Kebutuhan Informasi dengan Skema Bintang Setelah mengetahui data-data yang akan dimasukkan, maka dibuatlah model dimensionalnya dengan menggunakan skema bintang. Skema bintang terdiri dari beberapa tabel fakta dan tabel dimensi. Tabel fakta yang mencerminkan informasi proses bisnis Depperin direfernsikan ke beberapa tabel dimensi sebagai bahan analisis proses secara multidimensi. 3. M erancang database fisik data warehouse Tahap ini merancang kebutuhan fisik database relasional data warehouse DDS. Rancangan kebutuhan fisik database ini meliputi penentuan tipe data dan karakteristiknya setiap kolom pada setiap tabel baik dimensi maupun fakta. 4. M enentukan toolset dan arsitektur sistem Tahap ini menentukan software yang akan dipergunakan untuk mendukung kegiatan pengembangan data warehouse dan usulan hardware yang dibutuhkan agar data warehouse dapat berjalan.
74 5. M erancang dan mengembangkan ETL data operasional (OLTP) ke dalam data warehouse Dalam tahap
ini, data operasional dari berbagai sumber
diekstraksi, transformasikan dan dimasukkan ke dalam data warehouse. 6. M embuat prototipe aplikasi Prototipe aplikasi ini berfungsi memberi gambaran awal kepada pihak pimpinan sebuah aplikasi analisis industri pertumbuhan industri nasional sebagai media interaksi dengan data warehouse.
4.2 Arsitektur datawarehouse Rancangan data warehouse yang diusulkan adalah menggunakan anatomi data warehouse terpusat, pengumpulan datanya akan dilakukan pada satu tempat saja. Alasan menggunakan anatomi data warehouse terpusat karena Departemen Perindustrian mengelola semua data yang dibutuhkan oleh semua bagian fungsionalnya dilakukan di suatu tempat terpusat yang dinamakan Pusat Data dan Informasi (Pusdatin). Gambaran umum anatomi data warehouse terpusat yang diusulkan adalah seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4. 1 Anatomi data warehouse
75 Perencanaan data warehouse pada Departement Perindustrian (Depperin) dimulai dengan melakukan pengumpulan data yang berhubungan dengan informasi yang dibutuhkan oleh pihak pimpinan. Data tersebut disaring dan hasilnya ditransfrmasikan, kemudian disimpan ke dalam media penyimpanan. Proses penyaringan dan transformasi itu diistilahkan dengan ETL. ETL yang merupakan singkatan dari extraction,transformation and loading adalah rangkaian proses pengambilan data tersaring (extraction) dari sumber data untuk disimpan ke suatu data store lain (loading) melalui beberapa perubahan bentuk data (transformation) untuk menyesuaikan dengan kebutuhan data di tujuan. Arsitektur aliran data dari data warehouse yang diusulkan seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4. 2 Arsitektur aliran data yang diusulkan
Komponen-komponen yang terdapat pada data warehouse terpusat yang diusulkan antara lain: 1. Sumber data Sumber data untuk data warehouse ini berasal dari database aplikasi laporan indikator pertumbuhan nasional, seperti database ekspor-
76 impor, realisasi investasi industri. Kebanyakan database sumber tersebut memiliki format ekstensi .mdb (file format M S.Access) dan sisanya memiliki format teks dan spreadsheet (excel). Data tersebut merupakan hasil olahan data mentah yang didapat Depperin dari institusi lainnya seperti Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Pusat Kordinasi Penanaman M odal (BKPM ). 2. Stage ETL File data dari berbagai database sumber tersebut diekstraksi dan di-load ke dalam sebuah folder di suatu server untuk memdahkan proses pemindahan data ke operational data store (ODS). 3. Stage Stage adalah sebuah folder yang dinamakan ‘database_industri’ yang merupakan suatu tempat penyimpan data yang diperoleh dari berbagai aplikasi sumber data Departemen Perindustrian sebelum data tersebut ditransformasikan dan disimpan ke dalam operational data store 4. Operational (ODS). Data Store (ODS ) ETL Kumpulan data sumber yang berada di folder ‘database_industri’ selanjutnya diekstrak sesuai dengan kebutuhan data warehouse dan diload ke dalam satu file database (ODS). Semua baris dari data sumber untuk setiap master data atau transaksi dikumpulkan di dalam satu buah tabel. Contoh semua baris untuk nama sektor industri dikumpulkan di dalam suatu tabel sektor industri dan semua baris untuk setiap nilai transaksi ekspor dikumpul di dalam sebuah tabel transaksi ekspor. 5. Operational Data Store (ODS )
77 ODS
adalah
sebuah
database
yang
dinamakan
‘StageEktrDepperin’ dan bertujuan untuk menampung data hasil ekstraksi data sumber yang berada di stage atau folder ‘database. Setiap tabel di database ini mewakili setiap master data dan transaksi versi terbaru dari system operasional sumbernya. Penyimpanan ini bertujuan untuk memudahkan proses ETL ke data warehouse. 6. Dimesional Data Store (DDS) ETL Proses ekstraksi dan transformasi data untuk disimpan di database relasional data warehouse. Proses ETL ini intinya merubah karakteristik data dari ODS yang masih bersifat normalisasi menjadi dimensional atau denormalisasi. Sehingga memudahkan fungsi analisis pada aplikasi data warehouse yang akan dikembangkan. 7. Dimesional Data Store (DDS) DDS adalah sebuah database relasional yang dinamakan “DepperinDWH”. Database ini memiliki format dimensional yang memiliki beberapa tabel dimensi. Database ini cenderung bersifat denormalisasi untuk memudah akses query mudah dan cepat. Database ini merupakan jantung dari data warehouse karena semua aplikasi analisis menjadi DDS ini sebagai sumber datanya. 8. M ulti-dimensional Database (M DB) MDB adalah sebuah database dengan format multidimensional. Format multidimensional yang digunakan untuk data warehouse ini menggunakan pendekatan kubus atau yang sering dikenal dengan istilah
78 cube. Cube dibuat untuk lebih memudahkan kebutuhan analisis pada aplikasi data warehouse. 9. Aplikasi Aplikasi yang dikembangkan pada skripsi ini adalah aplikasi analisis multidimensional berbasis web. Aplikasi ini dikembangan bertujuan untuk membantu pimpinan Depperin menganalisis indikator pertumbuhan industri nasional.
4.3 Perancangan Pemodelan Dimensional Berdasarkan rancangan arsitektur aliran data yang diusulkan, DDS adalah jantung dari data warehouse. DDS merupakan sebuah database relasional dengan format dimensional yang menyesuaikan kebutuhan analisis yang mana merupakan tujuan utama dibangunnya data warehouse. Jadi, pada bagian ini intinya adalah membahas mengenai perancangan database untuk DDS. 4.3.1
Metodologi M etodologi yang digunakan dalam merancang database data warehouse Departemen Perindustrian adalah Nine-Step Methodology yang dikemukakan oleh Kimball (Connoly, 2005, p1187). Langkah-langkah perancangan data warehouse miliputi: 1. M enentukan proses Berdasarkan kebutuhan pengguna informasi yang telah dianalisis dan diidentifikasi, maka proses-proses dari Depperin yang dijadikan informasi pada data warehouse depperin adalah: a. Ekspor produk industri nasional,
79 b. Impor produk industri nasional, c. Realisasi investasi PMA, d. Realisasi investasi PMDN, e. Produksi industri nasional, f. Pemakaian bahan baku industri, g. Penyerapan tenaga kerja, h. Penyebaran unit sektor industri, dan i. Pertumbuhan dan kontribusi sektor industri. 2. M enentukan grain (butir) M enentukan grain maksudnya adalah menentukan butir yang menjelaskan tiap fakta. Berikut ini adalah grain dari proses yang telah ditentukan: a. Ekspor
produk
industri
nasional
yang
dapat
dilihat
berdasarkan waktu, kelompok industri, komoditi, pelabuhan, negara tujuan ekspor, b. Impor produk industri nasional yang dapat dilihat berdasarkan waktu, kelompok industri, komoditi, pelabuhan dan negara asal, c. Realisasi investasi PM A yang dapat dilihat berdasarkan waktu, kelompok industri, kota proyek dan negara investor, d. Realisasi investasi PM DN yang dapat dilihat berdasarkan waktu, kelompok industri dan kota proyek, e. Produksi industri nasional yang dapat dilihat berdasarkan waktu, propinsi dan kelompok industri,
80 f. Pemakaian bahan baku industri yang dapat dilihat berdasarkan waktu, propinsi dan kelompok industri, g. Penyerapan tenaga kerja yang dapat dilihat berdasarkan waktu, propinsi dan kelompok industri, dan h. Penyebaran unit sektor industri yang dapat dilihat berdasarkan waktu, propinsi dan kelompok industri. 3. M engidentifikasi dan menyesuaikan dimensi Tahap
selanjutnya
adalah
mengidentifikasi
dan
menyesuaikan dimensi dengan tabel fakta. Dimensi adalah kumpulan sudut pandang tentang suatu proses bisnis yang terdapat pada tabel fakta. Berikut ini adalah dimensi-dimensi yang a. Dimensi Waktu (DimWaktu), diperlukan: b. Dimensi Kelompok Industri (DimSektor), c. Dimensi Komoditi (DimKomoditi), d. Dimensi Kota (DimKota), e. Dimensi Propinsi (DimPropinsi), f. Dimensi Pelabuhan (DimPelabuhan), dan g. Dimensi Negara (DimNegara). 4. M enentukan fakta Grain dari tabel fakta menentukan fakta-fakta yang dapat ditampilkan. Pada tahap
ini, hal yang dilakukan
adalah
menentukan measure (ukuran) yang dibutuhkan tabel fakta. Berikut ini adalah measure dari masing-masing tabel fakta:
81 a. Measure untuk fakta ekspor produk industri nasional adalah berat dan nilai, b. Measure untuk fakta import adalah Bruto dan Nilai, c. Measure untuk fakta realisasi investasi PM A adalah jumlah proyek dan nilai investasi, d. Measure untuk fakta realisasi investasi PMDN adalah jumlah proyek dan nilai investasi, e. Measure untuk fakta hasil produksi industri adalah nilai input, nilai output, nilai produksi dan nilai tambah, f. Measure untuk fakta pemakaian bahan baku industri adalah bahan baku lokal, bahan baku impor dan bahan bakar pelumas, g. Measure untuk fakta penyerapan tenaga kerja adalah jumlah tenaga kerja, dan h. Measure untuk penyebaran unit industri adalah jumlah perusahaan.
5. M enyimpan pra-kalkulasi pada tabel fakta Biasanya, hasil perhitungan dari atribut di database tidak disimpan pada suatu atribut khusus pada database tersebut, namun pada tahap ini, perlu dipertimbangkan kembali penyimpanan hasil perhitungan pada suatu atribut tersendiri di database dengan alasan mengurangi resiko kesalahan pada program setiap kali melakukan perhitungan pada atribut-atribut tersebut.
82 Berdasarkan fakta yang telah ditentukan sebelumnya, pada data warehouse Depperin tidak ada hasil perhitungan yang memerlukan penyimpanan. 6. M enambahkan atribut yang dibutuhkan dalam tabel dimensi Berikut adalah nama atribut-atribut beserta deskripsinya yang akan digunakan pada Tabel-tabel dimensi yang disesuaikan dengan kebutuhan informasi Departemen Perindustrian: Nama Dimensi
Field
Deskripsi
DimKelompokIndustri
NamaKelompok
Menampilkan nama kelompok industri
SubGolongan
Menampilkan nama sub golongan industri
Golongan
Menampilkan nama golongan industri
Golongan inti
Menampilkan nama sektor utama industri
Direktorat
Menampilkan nama direktorat di Depperin
Dirjen
Menampilkan nama direktorat jenderal di Depperin
DimKomoditi
Uraian_HS6DG
Menampilkan nama komoditi berdas arkan HS 6 digit
Uraian_SITC2DG
Menampilkan nama komoditi berdas arkan SITC 2 digit
DimPropinsi
NamaPropinsi
Menampilkan nama propinsi
DimKota
Kota
Menampilkan nama kota
DimNegara
Negara
Menampilkan nama negara dalam bahasa Indonesi a
Negara_English
Menampilkan nama negara dalam bahasa inggris
NM_Region
Menampilkan nama region atau area kumpulan negara
Tabel 4. 1 Tabel Atribut Dimensi
83 7. M enentukan umur dari basis data yang digunakan dalam data warehouse Pada tahap ini ditentukan durasi atau periode waktu dari data yang akan dimasukkan untuk data warehouse Depperin. Data awal yang dimasukkan untuk data warehouse Depperin adaalh data mulai dari tahun 2002. Untuk selanjutnya, durasi yang ditentukan untuk transformasi data ke data warehouse adalah setiap awal bulan. 8. M elacak dimensi yang berubah perlahan Dimensi dapat berubah, untuk mengantisipasinya ada 3 cara untuk mengubah data di dimensi, yaitu: a. M enulis ulang atribut yang berubah. b. M embuat record baru pada dimensi. c. M embuat suatu atribut alternatif untuk menampung nilai yang bar, sehingga nilai lama dan nilai baru dari atribut tersebut dapat diakses secara bersamaan. Dalam hal ini, untuk data warehouse Depperin diterapkan cara kedua, yaitu membuat record baru pada dimensi. 9. M enentukan prioritas Query dan M ode Query Pada tahap ini menentukan prioritas dalam penentuan laporan yang ingin ditampilkan. Untuk meningkatkan efektifitas dari laporan yang dihasilkan, ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan di dalam perancangan laporan, yaitu: a. Administrasi
84 Data warehouse akan menghasilkan laporan yang akan dipakai oleh para pengambil keputusan perusahaan. Agar laporan yang dihasilkan selalu up-to-date dan akurat, dilakukan proses Extraction Transformation Loading (ETL) secara berkala tergantung kebutuhan. Proses ETL dapar dilakukan secara serentak setiap satu bulan sekali atau
kurang tergantung kebutuhan
para pengambil
keputusan. b. Backup Backup merupakan salah satu proses untuk membuat duplikat data. Proses backup sangat penting untuk mencegah hilangnya data secara permanen. Jika ada kegagalan sistem. Backup sebaiknya dilakukan hanya untuk data yang mengalami perubahan. Proses backup dapat dilakukan setiap satu bulan sekali atau kurang tergantung kebutuhan. c. Security Keamanan digunakan untuk menjaga kerahasiaan data agar pihak yang tidak memiliki hak akses tidak dapat melakukan akses data. Pada data warehouse yang dikembangkan kali ini, setiap pihak pimpinan memiliki akses ke semua laporan. Hanya saja yang dibatasi pada setiap laporan tersebut adalah daftar nilai dimensi kelompok industri (DimKelompokIndustri) untuk setiap kelompok pengguna
85 dibedakan. Berikut merupakan tabel hak akses pimpinan untuk setiap laporan: Kelompok Pengguna
Hak Akses
ADMIN
Dapat melihat semua baris
Menteri
Dapat melihat semua baris
Dirjen Ilmea
Dapat melihat baris per dimensi kelompok industri yang memiliki nilai untuk dirjen Industri Logam Mesin, Tekstil dan Aneka
Dirjen IATT
Dapat melihat baris per dimensi kelompok industri yang memiliki nilai untuk dirjen industri Alat Transportasi dan T elematika
Dirjen Argo Kimia
Dapat melihat baris per dimensi kelompok industri yang memiliki nilai untuk dirjen Industri Argo dan Kimia
Tabel 4. 2 Tabel Hak Akses Pimpinan
4.3.2
Perancangan S kema Bintang Berikut ini adalah star schema (skema bintang) dari masingmasing tabel fakta:
86 1. Skema Bintang Ekspor
Gambar 4. 3 Skema Bintang Ekspor
Skema bintang ekspor menjelaskan tentang hasil ekspor produk industri nasional ke beberapa negara. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai nama negara tujuan ekspor, nama pelabuhan produk diberangkatkan, nama komoditi
87 yang diekspor, nama kelompok industri perusahaan pengekspor serta waktu bulan ekspor itu terjadi. M easure dalam tabel fakta ekspor ini menjelaskan tentang berat total semua komoditi dalam kilogram dan nilai ekspor dalam dolar US. 2. Skema Bintang Impor
Gambar 4. 4 Skema Bintang Impor
Skema bintang impor ini menjelaskan tentang hasil impor produk industri nasional ke beberapa negara. Dalam skema bin-
88 tang ini dapat dilihat informasi mengenai nama negara asal pengimpor, nama pelabuhan produk didatangkan, nama jenis komoditinya, nama kelompok industri perusahaan pengimpor serta waktu bulan impor itu terjadi. M easure dalam tabel fakta ekspor ini menjelaskan tentang berat total semua komoditi dalam kilogram dan nilai impor dalam dolar US. 3. Skema Bintang Investasi PMA
Gambar 4. 5 Skema Bintang Investasi PMA
Skema bintang investasi PMA ini menjelaskan tentang realisasi investasi penanaman modal asing ke sektor industri. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai nama negara investor, nama kota proyek investasi direncanakan, nama
89 kelompok industri proyek investasi serta waktu bulan investasi itu terealisasi. M easure dalam tabel fakta realisasi investasi PM A ini menjelaskan tentang jumlah proyek dan nilai investasi dalam dolar US. 4. Skema Bintang Investasi PMDN
Gambar 4. 6 Skema Bintang Investasi PMDN
Skema bintang investasi PM DN ini menjelaskan tentang realisasi investasi penanaman modal dalam negeri ke sektor industri. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai
nama kota proyek investasi direncanakan, nama
kelompok industri proyek investasi serta waktu bulan investasi itu terealisasi. M easure dalam tabel fakta realisasi investasi PM DN ini menjelaskan tentang investasi dalam rupiah.
jumlah proyek
dan nilai
90
5. Skema Bintang Produksi Industri
Gambar 4. 7 Skema Bintang Produksi Industri
Skema bintang produksi ini menjelaskan tentang produksi industri nasional. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai nama propinsi perusahaan berada, nama kelompok industrinya
serta tahun produksi. M easure dalam tabel fakta
realisasi produksi ini menjelaskan nilai input, nilai output, nilai produksi dan nilai tambah. Semuanya dalam rupiah.
91 6. Skema Bintang Pemakaian Bahan Baku Industri
Gambar 4. 8 Skema Bintang Pemakaian Bahan Baku Industri
Skema bintang pemakaian bahan baku industri ini menjelaskan tentang penggunaan bahan baku oleh industri nasional. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai nama propinsi perusahaan berada, nama kelompok industrinya serta tahun pemakaian bahan baku tersebut. M easure dalam tabel fakta pemakaian bahan baku ini menjelaskan nilai dalam rupiah untuk bahan baku impor, bahan baku local dan bahan bakar pelumas.
92 7. Skema Bintang Penyerapan Tenaga Kerja
Gambar 4. 9 Skema Bintang Penyerapan Tenaga Kerja
Skema bintang penyerapan tenaga kerja ini menjelaskan tentang jumlah sumber daya manusia yang diperkerjakan di sektor industri. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai nama propinsi perusahaan berada, nama kelompok industrinya
serta tahun kondisi penyerapan tenaga kerja di
industri nasional. M easure dalam tabel fakta penyerapan tenaga kerja ini menjelaskan jumlah tenaga kerja yang dipakai.
93 8. Skema Bintang Penyebaran Unit Industri
Gambar 4. 10 Skema Bintang Penyebaran Unit Industri
Skema bintang penyebaran unit industri ini menjelaskan tentang jumlah perusahaan dalam suatu kelompok industri. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai
nama
propinsi perusahaan berada, nama kelompok industrinya serta tahun kondisi penyebaran unit industri nasional. M easure dalam tabel fakta penyebaran unit industri ini menjelaskan jumlah perusahaan
4.4 Pemilihan Toolset Beberapa software tool digunakan dalam pengembangan data warehouse ini. Tool yang digunakan adalah paket software data warehouse dari SQL Server 2005.
Komponen SQL Server 2005 yang kami gunakan memiliki
fungsi-fungsi masing : •
SQL Server 2005 Database Engine, menampung seluruh data pada data warehouse.
94 •
SQL Server 2005 Integration Services, berfungsi membantu merancang dan mengembangkan sistem ektrasi, transformasi dan loading data dari sumber ke database dimensional tujuan di data warehouse.
•
SQL Server 2005 Analysis Services, berfungsi membantu merancang
database
multidimensional
(cubes)
untuk
keperluan analisis informasi. Alasan memilih paket tool SQL Server 2005 selain Departemen Perindustrian memiliki Corporate License Agreement dengan pihak M icrosoft adalah lingkungan kerja Pusat Data Informasi sebagai penyedian layanan informasi pada Departemen Perindustrian telah terbiasa dengan lingkungan produk M icrosoft. M ulai dari sistem operasinya menggunakan Windows XP hingga perangkat office biasa menggunakan Excel, Word atau pengelolaan data dengan M S.Access. Ini akan menambah rasa keyakinan jika menggunakan tool microsoft bahwa semua komponen data warehouse akan bekerja secara bersama-sama. Selain produk tool paket M icrosoft dalam membangun data warehouse, terdapat tool tambahan untuk memvisualisasikan data pada aplikasi analisis di sisi pengguna. Tool tersebut bernama Dundas OLAP Services. Tool ini digunakan dengan mengintegrasi dengan halaman web yang akan dibangun dengan A SP .NET/C#.
95 4.5 Metadata Informasi mengenai struktur dari data yang terdapat di dalam data warehouse terdapat di dalam metadata, yakni informasi tentang data yang digunakan, apakah itu baik dalam bentuk hasil transformasi data yang dilakukan atau pun data yang diciptakan di dalam keperluan membangun data warehouse. Metadata diperlukan sebagai panduan atau indeks yang menjelaskan struktur atau isi data dalam proses transformasi dari data operasional ke data warehouse.
Berikut ini adalan metadata dari data warehouse Departemen Perindustrian: Metadata Tabel Dimensi 1. Tabel Dimensi Waktu a. Nama tabel:
DimWaktu
b. Keterangan:
Data-data mengenai waktu
c. Primary key:
TimeKey (Surrogate Key)
Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
TimeKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
Tahun
Integer
4
-
-
-
-
-
Create
Kuartal
Integer
4
-
-
-
-
-
Create
Bulan
Integer
4
-
-
-
-
-
Create
FullDateAlternateKey
Datetime
8
-
-
-
-
-
Create
Tabel 4. 3 Metadata Tabel Dimensi Waktu
96
2. Tabel Dimensi Propinsi a. Nama tabel:
DimPropinsi
b. Keterangan:
Data-data mengenai propinsi
c. Primary key:
PropinsiKey (Surrogate Key)
Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
PropinsiKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
KDPropinsi
Char
2
Application Key
KDPROP
Integer
4
MST_PROPINSI
Copy
NamaPropinsi
Varchar
20
-
DESKRIPSI
Varchar
20
MST_PROPINSI
Copy
Tabel 4. 4 Metadata Tabel Dimensi Propinsi
97
3. Tabel Dimensi Kota
Field
a. Nama tabel:
DimKota
b. Keterangan:
Data-data mengenai kota atau kabupaten
c. Primary key:
KotaKey (Surrogate Key)
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
KotaKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
KotaKD
Char
4
Application Key
KD_KOTA_KAB
Char
4
MST_KOTA_KAB
Copy
Kota
Varchar
50
-
URAI_KAB_KOTA
Varchar
50
MST_KOTA_KAB
Copy
PropinsiKey
Integer
4
-
PropinsiKey
Integer
4
DimPropinsi
Copy
Tabel 4. 5 Metadata Tabel Dimensi Kota
98
4. Tabel Dimensi Pelabuhan
Field
a. Nama tabel:
DimPelabuhan
b. Keterangan:
Data-data mengenai pelabuhan
c. Primary key:
PelabuhanKey (Surrogate Key)
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
PelabuhanKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
PortKD
Char
3
Application Key
KD_PEL
Char
3
MST_PELABUHAN
Copy
Pelabuhan
Varchar
30
-
PELABUHAN
Varchar
30
MST_KOTA_KAB
Copy
PropinsiKey
Integer
4
-
PropinsiKey
Integer
4
DimPropinsi
Copy
Tabel 4. 6 Metadata Tabel Dimensi Pelabuhan
99
5. Tabel Dimensi Negara
Field
a. Nama tabel:
DimNegara
b. Keterangan:
Data-data mengenai negara
c. Primary key:
NegaraKey (Surrogate Key)
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
NegaraKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
KD_Negara
Char
3
Application Key
KD_Negara
Char
3
MST_NEGARA
Copy
Negara
Varchar
50
-
URAI_INDO
Varchar
50
MST_NEGARA
Copy
Negara_English
Varchar
50
-
URAI_ASING
Varchar
50
MST_NEGARA
Copy
KD_Region
Smallint
2
-
KD_REGION
Smallint
2
MST_NEGARA
Copy
NM_Region
Varchar
15
-
NM_REGION
Varchar
15
MST_NEGARA
Copy
Tabel 4. 7 Metadata Tabel Dimensi Negara
100
6. Tabel Dimensi Komoditi a. Nama tabel:
DimKomoditi
b. Keterangan:
Data-data mengenai komoditi
c. Primary key:
KomoditiKey (Surrogate Key)
Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
KomoditiKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
HS6DG
Char
6
Application Key
HS6DG
Char
6
MASTER_HS
Copy
Uraian_HS6DG
Varchar
150
-
URAIAN
Varchar
150
MST_HS6DG
Copy
SITC2DG
Char
2
-
SITC2DG
Char
2
MASTER_HS
Copy
Uraian_SITC2DG
Varchar
100
-
URAIAN
Varchar
90
MST_SITC2DG
Copy
Tabel 4. 8 Metadata Tabel Dimensi Komoditi
101
7. Tabel Dimensi Kelompok Industri
Field
a. Nama tabel:
DimKelompokIndustri
b. Keterangan:
Data-data mengenai kelompok industri
c. Primary key:
SektorKey (Surrogate Key)
Tipe
Ukuran
Keterangan
Sumber
Transformasi
Field
Tipe
Ukuran
Tabel
SektorKey
Integer
4
Surrogate Key
-
-
-
-
Create
KelompokKD
Char
5
Application Key
KD_KLUI5DG
Char
5
KLUI5DGInd
Copy
NamaKelompok
Varchar
100
-
URAIAN_KLUI5DG
Varchar
100
KLUI5DGInd
Copy
SubGolonganKD
Char
4
-
KD_KLUI4DG
Char
4
KLUI5DGInd
Copy
SubGolongan
Varchar
100
-
URAIAN_KLUI4DG
Char
100
KLUI4DGInd
Copy
GolonganKD
Char
3
-
KD_KLUI3DG
Char
3
KLUI4DGInd
Copy
Golongan
Varchar
100
-
URAIAN_KLUI3DG
Varchar
100
KLUI3DGInd
Copy
GolonganIntiKD
Char
2
-
KD_KLUI2DG
Char
2
KLUI3DGInd
Copy
GolonganInti
Varchar
100
-
URAIAN_KLUI2DG
Varchar
100
KLUI2DGInd
Copy
DirektoratKD
Char
2
-
KD_DIREKTORAT
Char
2
KLUI5DGInd
Copy
Direktorat
Varchar
60
-
Nama_Direktorat
Varchar
60
MST_DIREKTORAT
Copy
DirjenKD
Char
2
-
KD_DIRJEN
Char
2
MST_DIREKTORAT
Copy
Dirjen
Varchar
50
-
NAMA_DIRJEN
Varchar
50
MST_DIR_JEND
Copy
Tabel 4. 9 Metadata Tabel Dimensi Kelompok Industri
102
103 Metadata Tabel Fakta 1. Tabel fakta ekspor produk industri nasional a. Nama tabel: FactEksporIndustri. b. Keterangan: Data mengenai informasi ekspor industri. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran field
Keterangan
Proses
Tabel sumber
TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
NegaraKey
Integer
4
Nomor Negara
Copy
DimNegara
PelabuhanKey
Integer
4
Nomor Pelabuhan
Copy
DimPelabuhan
KomoditiKey
Integer
4
Nomor Komoditi
Copy
DimKomoditi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
JumlahBerat
Float
8
-
Create
Stage_Ekspor
NilaiTotal
Float
8
-
Create
Stage_Ekspor
Tabel 4. 10 Metadata Tabel Fakta Ekspor Ptoduk Industri Nasional
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimNegara, DimPelabuhan, DimKomoditi, DimSektor
Tujuan Æ
FactEksporIndustri
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
WaktuID
Integer
4
NegaraKey
DimNegara
NegaraKey
Integer
4
PelabuhanKey
DimPelabuhan
PelabuhanKey
Integer
4
KomoditiKey
DimKomoditi
KomoditiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 11 Sumber Data Tabel Fakta Ekspor Ptoduk Industri Nasional
104 2. Tabel fakta impor produk industri nasional a. Nama tabel: FactImporIndustri. b. Keterangan: Data mengenai informasi impor industri. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran field
Keterangan
Proses
Tabel sumber
TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
NegaraKey
Integer
4
Nomor Negara
Copy
DimNegara
PelabuhanKey
Integer
4
Nomor Pelabuhan
Copy
DimPelabuhan
KomoditiKey
Integer
4
Nomor Komoditi
Copy
DimKomoditi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
JumlahBerat
Float
8
-
Create
Stage_Impor
NilaiTotal
Float
8
-
Create
Stage_Impor
Tabel 4. 12 Metadata Tabel Fakta Impor Produk Incdustri Nasional
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimNegara, DimPelabuhan, DimKomoditi, DimSektor
Tujuan Æ
FactImporIndustri
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
NegaraKey
DimNegara
NegaraKey
Integer
4
PelabuhanKey
DimPelabuhan
PelabuhanKey
Integer
4
KomoditiKey
DimKomoditi
KomoditiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 13 Sumber Data Tabel Fakta Impor Produk Industri Nasional
105 3. Tabel fakta investasi Penanaman M odal Dalam Negeri (PM DN) a. Nama tabel: FactInvestasiPM DN. b. Keterangan: Data mengenai informasi investasi PM DN. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran
keterangan
Proses
Tabel sumber
field TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
KotaKey
Integer
4
Nomor Kota
Copy
DimKota
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
Jumlah Proyek
Integer
4
-
Create
Stage_InvestasiPMDN
Total Investasi
Float
8
-
Create
Stage_InvestasiPMDN
Tabel 4. 14 Metadata Tabel Fakta Investasi PMDN
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimKota, DimSektor
Tujuan Æ
FactInvestasiPMDN
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
KotaKey
DimKota
KotaKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 15 Sumber Data Tabel Fakta Investasi PMDN
106 4. Tabel fakta investasi Penanaman M odal Asing (PM A) a. Nama tabel: FactInvestasiPM A. b. Keterangan: Data mengenai informasi investasi PM A. c. Primary key: Nama field
Tipe
Ukuran
keterangan
Proses
Tabel sumber
data
field
TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
KotaKey
Integer
4
Nomor Kota
Copy
DimKota
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
NegaraKey
Integer
4
Nomor Negara
Copy
DimNegara
Jumlah Proyek
Integer
8
-
Create
Stage_InvestasiPMDN
Total Investasi
Float
8
-
Create
Stage_InvestasiPMDN
Tabel 4. 16 Metadata Tabel Fakta Investasi PMA
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimKota, DimSektor,DimNegara
Tujuan Æ
FactInvestasiPMA
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
NegaraKey
DimNegara
NegaraKey
Integer
4
KotaKey
DimKota
KotaKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 17 Sumber Data Tabel Fakta Investasi PMA
107 5. Tabel fakta investasi pemakaian bahan baku a. Nama tabel: FactPemakaianBahanBaku. b. Keterangan: Data mengenai pemakaian bahan baku. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran
Keterangan
Proses
Tabel sumber
field TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
PropinsiKey
Integer
4
Nomor Propinsi
Copy
DimPropinsi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
Bahan Baku Impor
Float
8
-
Create
STAGE_BBKR
Bahan Baku Lokal
Float
8
-
Create
STAGE_BBKR
Bahan Bakar Pelumas
Float
8
-
Create
STAGE_BBKR
Tabel 4. 18 Metadata Tabel Fakta Pemakaian Bahan Baku
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimPropinsi,DimSektor
Tujuan Æ
FactPemakaianBahanBaku
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
PropinsiKey
DimPropinsi
PropinsiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 19 Sumber Data Tabel Fakta Pemakaian Bahan Baku
108 6. Tabel fakta penyerapan tenaga kerja a. Nama tabel: FactPenyerapanTK. b. Keterangan: Data mengenai penyerapan tenaga kerja. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran
Keterangan
Proses
Tabel sumber
field TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
PropinsiKey
Integer
4
Nomor Propinsi
Copy
DimPropinsi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
JumlahTenagaKerj a
Integer
4
-
Create
STAGE_TK
Tabel 4. 20 Metadata Tabel Fakata Penyerapan Tenaga Kerja
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimPropinsi,DimSektor
Tujuan Æ
FactPenyerapanTK
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
PropinsiKey
DimPropinsi
PropinsiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 21 Sumber Data Tabel Fakta Penyerapan Tenaga Kerja
109 7. Tabel fakta penyebaran unit industri a. Nama tabel: FactPenyUnitInd. b. Keterangan: Data mengenai penyebaran unit industri. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran
Keterangan
Proses
Tabel sumber
field TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
PropinsiKey
Integer
4
Nomor Propinsi
Copy
DimPropinsi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
JumlahPerusahaan
Integer
4
-
Create
STAGE_UnitInd
Tabel 4. 22 Metadata Tabel Fakta Penyebaran Unit Industri
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimKota, DimSektor,DimNegara
Tujuan Æ
FactPenyUnitInd
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
PropinsiKey
DimPropinsi
PropinsiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 23 Sumber Data Tabel Fakta Penyebaran Unit Industri
110 8. Tabel fakta utilisasi produksi a. Nama tabel: FactUtilisasiProduksi. b. Keterangan: Data mengenai penyebaran unit industri. c. Primary key: Nama field
Tipe data
Ukuran
Keterangan
Proses
Tabel sumber
field TimeKey
Integer
4
Nomor Waktu
Copy
DimWaktu
PropinsiKey
Integer
4
Nomor Propinsi
Copy
DimPropinsi
SektorKey
Integer
4
Nomor Sektor
Copy
DimSektor
Nilai Tambah
Float
8
-
Create
UtilProduksi
Nilai Produksi
Float
8
-
Create
UtilProduksi
Input
Float
8
-
Create
UtilProduksi
Output
Float
8
-
Create
UtilProduksi
Tabel 4. 24 Metadata Tabel Fakta Utilisasi Produksi
Hasil transformasi tabel fakta persediaan Transformasi: Sumber Æ
DimWaktu, DimKota, DimSektor,DimNegara
Tujuan Æ
FactPenyUnitInd
Nama Field
Sumber data Tabel
Field
Tipe data
Ukuran Field
TimeKey
DimWaktu
TimeKey
Integer
4
PropinsiKey
DimPropinsi
PropinsiKey
Integer
4
SektorKey
DimSektor
SektorKey
Integer
4
Tabel 4. 25 Sumber Data Tabel Fakta Utilisasi Produksi
4.6 Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Rumus yang digunakan untuk penghitungan jumlah space yang dibutuhkan untuk menyimpan data dalam sebuah tabel di SQL Server 2005 yang dapat dilihat pada SQL Server Books Online adalah sebagai berikut:
111 1. M enghitung jumlah baris yang ada di tabel: Num_Rows = jumlah baris dalam suatu tabel 2. M enghitung jumlah kolom yang memiliki panjang tetap (fixed-length) dan kolom yang memiliki panjang yang bervariasi (variable-length) dan hitung jumlah space yang dibutuhkan untuk penyimpanan kolom tersebut: Num_Cols = total jumlah kolom dalam sebuah tabel. Fixed_Data_Size = total byte untuk semua kolom fixed-length. Num_Variable_Cols = jumlah kolom variable-length. Max_Var_Size = nilai byte maksimum untuk semua kolom variablelength. 3. Bagian dari baris, yang dikenal dengan bitmap null, dipesan untuk mengelola nullability kolom. Hitung ukurannya: Null_Bitmap = 2 + ((Num_Cols + 7)/8) 4. Hitung variable-length data size: Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_cols x 2) + M ax_Var_Size 5. Hitung besarnya total baris (total row size): Row_Size = Fixed_Data_Size + Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 Nilai 4 dalam formula adalah ukuran tambahan header baris dari baris data. 6. Hitung jumlah baris per page (8096 free bytes per page): Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) 7. Hitung jumlah page yang dibutuhkan untuk menyimpan semua baris: Num_Pages = Num_Rows / Rows_Per_Page
112 8. Hitung Jumlah space yang dibutuhkan untuk menyimpan data di tabel (8192 total bytes per page): Heap size (bytes) = 8192 x Num_Pages Analasis perkiraan kapasitas media penyimpanan data untuk tabel fakta pada data warehouse yang dirancang adalah seperti berikut ini: Rn = R*(n+1+i)n), dengan R adalah jumlah record saat ini I adalah persentase pertumbuhan record per tahun n adalah jangka waktu tahun Berikut ini adalah perhitungan kapasitas media penyimpanan untuk fakta ekspor, fakta impor, fakta investasi PM A, fakta investasi PM DN, fakta hasil produksi industri dan fakta pemakaian bahan baku dengan tingkat pertumbuhan masing-masing adalh 10% dan dibatasi hanya untuk lima tahun mendatang. 1. Record Fakta Ekspor Asumsi bahwa jumlah record data fakta ekspor bertambah sebanyak 35.000 record per bulan. Jumlah record yang telah berjalan saat ini di data warehouse sebanyak 2.536.709 record. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 2.536.709 + (35.000 x 12 x 5 ) = 4.636.709 record Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 4.636.709 baris Num_Cols = 7 kolom
113 Fixed_Data_Size = 4 + 4+4+4+4+8+8 = 36 bytes Null_Bitmap = 2 + ((7+7)/8) = 3 Row_Size = 36 + 3 + 4 = 43 bytes Rows_Per_Page = 8096/(43+2) = 179 baris Num_Pages = 4.636.709 /179 = 25.903 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 25.903 = 212.197.376 bytes = 207.224 Kbytes 2. Record Fakta Impor Asumsi bahwa jumlah record data fakta impor bertambah sebanyak 44.000 record per bulan. Jumlah baris yang telah ada saat ini sebanyak 3.225.993 baris. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 3.225.993 + (44.000 x 12 x 5 ) = 5.865.923 record Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 5.865.923 baris Num_Cols = 7 kolom Fixed_Data_Size = 4 + 4+4+4+4+8+8 = 36 bytes Null_Bitmap = 2 + ((7+7)/8) = 3 Row_Size = 36 + 3 + 4 = 43 bytes Rows_Per_Page = 8096/(43+2) = 179 baris Num_Pages = 5.865.923 /179 = 32.771 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 32.771 = 268.460.032 bytes = 262.168 Kbytes
114 3. Record Fakta Investasi PM A Asumsi bahwa jumlah record data fakta ekspor bertambah sebanyak 30 record per bulan. Jumlah record yang telah berjalan saat ini di data warehouse sebanyak 1.594 record. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 1594 + (30 x 12 x 5 ) = 3.394 record Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 3394 baris Num_Cols = 6 kolom Fixed_Data_Size = 4+4+4+4+4+8 = 28 bytes Null_Bitmap = 2 + ((6+7)/8) = 3 Row_Size = 28 + 3 + 4 = 35 bytes Rows_Per_Page = 8096/(35+2) = 219 baris Num_Pages = 3394 /219 = 15 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 15 = 122.880 bytes = 120 Kbytes 4. Record Fakta Investasi PM DN Asumsi bahwa jumlah record data fakta ekspor bertambah sebanyak 10 record per bulan. Jumlah record yang telah berjalan saat ini di data warehouse sebanyak 533 record. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 533 + (10 x 12 x 5 ) = 1.133 record
115 Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 1133 baris Num_Cols = 5 kolom Fixed_Data_Size = 4+4+4+4+8 = 24 bytes Null_Bitmap = 2 + ((5+7)/8) = 3 Row_Size = 24+ 3 + 4 = 31 bytes Rows_Per_Page = 8096/(31+2) = 245 baris Num_Pages = 1133 /245 = 5 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 5 = 40.960 bytes = 40 Kbytes 5. Record Fakta Hasil Produksi Industri Asumsi bahwa jumlah record data fakta ekspor bertambah sebanyak 2700 record per tahun. Jumlah record yang telah berjalan saat ini di data warehouse sebanyak 10.490 record. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 10.490 + (2700 x 5 ) = 23.990 record Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 23.990 baris Num_Cols = 7 kolom Fixed_Data_Size = 4+4+4+8+8+8+8= 44 bytes Null_Bitmap = 2 + ((7+7)/8) = 3 Row_Size = 44+ 3 + 4 = 51 bytes
116 Rows_Per_Page = 8096/(51+2) = 153 baris Num_Pages = 23990 /153 = 157 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 157 = 1.286.144 bytes = 1024 Kbytes 6. Record Fakta Pemakaian Bahan Baku Asumsi bahwa jumlah record data fakta ekspor bertambah sebanyak 2450 record per bulan. Jumlah record yang telah berjalan saat ini di data warehouse sebanyak 9.739 record. M aka jumlah record yang diprediksi dalam 5 tahun ke depan: = 9739 + (2450 x 5 ) = 21.989 record Selanjutnya, ukuran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu lima tahun ke depan adalah : Num_Rows = 21.989 baris Num_Cols = 6 kolom Fixed_Data_Size = 4+4+4+8+8+8 = 36 bytes Null_Bitmap = 2 + ((6+7)/8) = 3 Row_Size = 36+ 3 + 4 = 43 bytes Rows_Per_Page = 8096/(43+2) = 180 baris Num_Pages = 21.989 /180 = 122 Pages Ukuran Tabel = 8192 * 122 = 999.424 bytes = 976 Kbytes
117 4.7 Proses Extraction, Transformation and Loading (ETL) Proses ETL pada departemen perindustrian menggunakan layanan pada M icrosoft SQL server 2005, yakni SQL Server Integration Services (SSIS). Dengan layanan ini, data operasional dapat diload ke dalam data warehouse sesuai dengan filter yang telah ditentukan. Proses ETL melalui fasilitas SSIS ini juga bisa dijadwalkan sesuai dengan keperluan dari pihak pimpinan. Dalam hal ini, kami menyarankan agar transformasi tabel dimensi dan fakta dilakukan secara per bulan. Hal ini dikarenakan kebutuhan waktu terkecil dari informasi yang diminta adalah bulan. Pada rancangan arsitektur aliran data,
proses pemindahan data dari
sumber data ke database dimensional data warehouse DDS terdiri dari tiga proses ETL, yaitu: 1. Stage ETL Data yang terkait dengan pertumbuhan sektor industri tersebar di beberapa tempat penyimpanan data. Data sumber yang berada di Departemen Peridustrian kebanyakan masih berada dalam format M icrosoft Acecess (ekstension mdb). Oleh karenanya, semua data operasional yang dibutuhkan dipindahkan dan dikumpulkan dalam sebuah folder untuk memudah transormasi data selanjutnya. Nama-nama file-file data yang di-load ke stage folder “database_industri”: a. ehsbkc: database mengenai ekspor. b. ihsbkc: database mengenai impor. c. Database-BKPM : database mengenai investasi industri.
118 d. Perindustrian: database mengenai statis perindustrian nasional. 2. ODS ETL Setiap data sumber yang berada di folder ‘database_industri’ selanjutnya diekstrak sesuai dengan kebutuhan data warehouse dan di-load ke dalam satu file database (ODS). Semua baris dari data sumber untuk setiap master data atau transaksi dimasukkan ke dalam satu buah tabel. M engingat fokus yang terpenting dalam skripsi ini adalah transformasi data dari format transaksional di ODS ke format dimensional di data warehouse, kedua ETL diatas tidak dibahas terlalu mendalam untuk proses aliran data transformasinya. Bahasan ETL yang akan lebih dirinci adalah proses ETL ketiga yaitu DDS ETL 3. DDS ETL Proses ETL ini intinya merubah karakteristik data dari ODS yang masih bersifat normalisasi menjadi dimensional atau denormalisasi. Sehingga memudahkan fungsi analisis pada aplikasi data warehouse yang akan dikembangkan. Rancangan ETL ini menggunakan layanan pada M icrosoft SQL server 2005, yakni SQL Server Integration Services (SSIS).
119 Rancangan ETL Dimensi 1. Dimensi Propinsi
Gambar 4. 11 ETL Dimensi Propinsi
120 2. Dimensi Kota
Gambar 4. 12 ETL Dimensi Kota
121 3. Dimensi Pelabuhan
Gambar 4. 13 ETL Dimensi Pelabuhan
122 4. Dimensi Negara
Gambar 4. 14 ETL Dimensi Negara
123 5. Dimensi Komoditi
Gambar 4. 15 ETL Dimensi Komoditi
124 6. Dimensi Kelompok Industri
Gambar 4. 16 ETL Dimensi Kelompok industri
125 Rancangan ETL Fakta 1. Fakta Ekspor
Gambar 4. 17 ETL Fakta Ekspor
126 2. Fakta Impor
Gambar 4. 18 ETL Fakta Impor
127 3. Fakta Investasi PMA
Gambar 4. 19 ETL Fakta Investasi PMA
128 4. Fakta Investasi PMDN
Gambar 4. 20 ETL Fakata Investasi PMDN
129 5. Fakta Hasil Produksi Industri
Gambar 4. 21 ETL Fakta Hasil Produksi industri
130 6. Fakta Pemakaian Bahan Baku
Gambar 4. 22 ETL Fakta Pemakaian Bahan baku
4.8 Perancangan Database Multidimensional 4.8.1
Peninjauan Kembali Struktur Data Warehouse
Database multidimensional ini dikembangkan untuk kebutuhan analisis data dan dibangun di SQL Server Analyze Service dimana databasenya terdiri dari beberapa cube. Sumber data untuk database multidimensional ini berasal dari database relational data warehouse. Oleh karena itu, sebelum merancang cube yang dibutuhkan, perlu untuk meninjau kembali struktur database data warehouse.
131 Nama tabel
Keterangan
Atribut
DimKelompokIndustri
Informasi kelompok
SektorKey, KelompokID, Na-
industri
maKelompok, SubGolonganID, SubGolongan, GolonganID, Golongan, GolonganIntiID, GolonganInti, DirektoratID, Direktorat, DirjenID, Dirjen
DimKomoditi
Informasi komoditi
KomoditiKey, HS6DG, URAIAN_HS6DG, SITC2DG, URAIAN_SITC2DG
DimKota
Informasi kota
KotaKabKey, KotaKD, Kota, ProvinsiKey
DimNegara
Informasi negara
NegaraKey, KD_Negara, Negara, Negara_English, KD_Region, NM_Region
DimPelabuhan
Informasi pelabuhan
PelabuhanKey, PortID, Pelabuhan, PropinsiKey
DimPropinsi
Informasi propinsi
PropinsiKey, NamaPropinsi, KDPropinsi
DimWaktu
FactEksporIndustri
Informasi mengenai
TimeKey, Tahun, Kuartal, Bulan,
waktu terjadi transaksi
FullDateAlternateKey
Informasi mengenai
TimeKey, NegaraKey, PelabuhanKey
ekspor industri
,KomoditiKey, SektorKey, JUMLAH BERAT, NILAI TOTAL
FactImporIndustri
Informasi mengenai
TimeKey, NegaraKey, PelabuhanKey,
impor industri
KomoditiKey, SektorKey, JUMLAH BERAT IMPOR, TOTAL NILAI IMPOR
FactInvestasiPMDN
FactPemakaianBahanBaku
Informasi mengenai
JUMLAH PROYEK, TOTAL,
investasi penanaman
INVESTASI (Rp), TimeKey,
modal dalam negeri
KotaKabKey, SektorKey
Informasi mengenai
TimeKey, PropinsiKey, SektorKey,
pemakaian bahan baku
Bahan Baku Impor, Bahan Baku Lokal, Bahan Bakar Pelumas
FactPenyerapanTK
FactPenyUnitInd
Informasi mengenai
SektorKey, PropinsiKey, TimeKey,
penyerapan tenaga kerja
JumlahTenagaKerj a
Informasi mengenai
TimeKey, SektorKey, PropinsiKey,
penyebaran unit industri
JumlahPerusahaan
132 Nama tabel
Keterangan
Atribut
FactPertKontriIndustri
Informasi mengenai
WaktuKey, SektorKey, GDP
pertumbuhan kontribusi industri FactRealisasiInvestasiPMA
FactUtilisasiProduksi
Informasi mengenai
TimeKey, NegaraKey, KotaKabKey,
realisasi investasi pena-
SektorKey, JUMLAH PROYEK,
naman modal asing
TOTAL INVESTASI
Informasi mengenai
TimeKey, PropinsiKey, SektorKey,
realisasi utilisasi pro-
NILAI TAMBAH, NILAI
duksi
PRODUKSI, INPUT, OUTPUT
Tabel 4. 26 Tabel-Tabel Data Warehouse
4.8.2
Perancangan Cube Untuk memenuhi kebutuhan analisis pertumbuhan industri nasional, maka ditentukanlah beberapa cube yaitu : 1. Cube Ekspor, berisi informasi multidimensional mengenaik ekspor industri. 2. Cube Impor, berisi informasi multidimensional mengenai impor industri. 3. Cube Realisasi Investasi PM A, berisi informasi multidimensional mengenai realisasi investasi penanaman modal asing (PM A). 4. Cube Realisasi Investasi PM DN, berisi informasi multidimensional mengenai realisasi investasi penanaman modal dalam negeri (PM DN). 5. Cube Hasil Produksi Industri, berisi informasi multidimensional mengenai produksi industri nasional. 6. Cube Pemakaian Bahan Baku, berisi informasi multidimensional mengenai pemakaian bahan baku perindustrian nasional.
133 7. Cube Penyerapan Tenaga Kerja, berisi informasi multidimensional mengenai penyerapan tenaga kerja pada sektor perindustrian. 8. Cube Penyebaran Unit Industri, berisi informasi multidimensional mengenai unit kelompok industri. Selanjut akan dijabarkan secara mendalam rancangan setiap cube untuk kebutuhan dimensi dan measure-nya. 4.8.2.1 Cube Ekspor Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimNegara : Negara,Negara_English,Region 2. DimKomoditi : HS6DG,SITC2DG 3. DimPelabuhan : Pelabuhan, NamaPropinsi 4. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 5. DimWaktu : Tahun, Kuartal, Bulan M easure yang ada : 1. [Jumlah Berat dalam K g] diambil dari FactEkporIndustri 2. [Nilai Total dalam USD] diambil dari FactEksporIndustri 4.8.2.2 Cube Impor Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimNegara : Negara,Negara_English,Region 2. DimKomoditi : HS6DG,SITC2DG 3. DimPelabuhan : Pelabuhan, NamaPropinsi 4. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen
134 5. DimWaktu : Tahun, Kuartal, Bulan M easure yang ada : 1. [Jumlah Berat Impor] diambil dari FactImporIndustri 2. [Nilai Total Impor] diambil dari FactImporIndustri 4.8.2.3 Cube Realisasi Investasi PMA Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimNegara : Negara,Negara_English,Region 2. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 3. DimWaktu : Tahun, Kuartal, Bulan 4. DimKota : Kota, NamaPropinsi M easure yang ada : 1. [Jumlah Proyek] diambil dari FactRealisasiInvestasiPM A 2. [Total
Investasi
USD]
diambil
dari
FactRealisasiInvestasiPM A 4.8.2.4 Cube Realisasi Investasi PMDN Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 2. DimWaktu : Tahun, Kuartal, Bulan 3. DimKota : Kota, NamaPropinsi M easure yang ada : 1. [Jumlah Proyek] diambil dari FactRealisasiInvestasiPM DN
135 2. [Total
Investasi
Rp]
diambil
dari
FactRealisasiInvestasiPM DN 4.8.2.5 Cube Hasil Produksi Industri Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 2. DimWaktu : Tahun 3. DimPropinsi : NamaPropinsi M easure yang ada : 1. [Input] diambil dari FactUtilisasiProduksi 2. [Nilai Produksi] diambil dari FactUtilisasiProduksi 3. [Output] diambil dari FactUtilisasiProduksi 4. [Nilai Tambah] diambil dari FactUtilisasiProduksi 4.8.2.6 Cube Pemakaian Bahan Baku Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 2. DimWaktu : Tahun 3. DimPropinsi : NamaPropinsi M easure yang ada : 1. [Bahan Baku Lokal] diambil dari FactBBKR 2. [Bahan Baku Impor] diambil dari FactBBKR 3. [Bahan Bakar Pelumas] diambil dari FactBBKR
136 4.8.2.7 Cube Penyerapan Tenaga Kerja Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 2. DimWaktu : Tahun 3. DimPropinsi : NamaPropinsi M easure yang ada : -
[Jumlah Tenaga Kerja] diambil dari FactPenyerapan Tenaga Kerja
4.8.2.8 Cube Penyebaran Unit Industri Dimensi beserta atribut dimensi yang digunakan : 1. DimKelompokIndustri : NamaKelompok, SubGolongan, Golongan, GolonganInti, Direktorat, Dirjen 2. DimWaktu : Tahun 3. DimPropinsi : NamaPropinsi M easure yang ada : 4.8.3
[Jumlah Perusahaan] diambil dari FactPenyUnitInd
Perancangan Dimensi dan Hierarki Atribut Setelah mendefinisikan kebutuhan setiap cube terhadap dimensi dan atribut dimensi yang diperlukan, maka di dalam database multidimensional yang akan dibangun ini dapat didefinisikan dimensi beserta hierarki atribut yang digunakan dalam dimensi tersebut. Daftar dimensi yang ada dalam database multidimensional ini adalah : 1. Dimensi Negara
137 Atribut : Negara, Negara_English, Nama Region 2. Dimensi Propinsi Atribut : Nama Propinsi 3. Dimensi Kota Atribut : Kota, Nama Propinsi Hierarki Atribut : Nama Propinsi -> Kota 4. Dimensi Pelabuhan Atribut : Pelabuhan, Nama Propinsi Hierarki Atribut : Nama Propinsi -> Pelabuhan 5. Dimensi Komoditi Atribut : HS6DG, SITC2DG Hierarki Atribut : SITC2DG -> HS6DG 6. Dimensi Kelompok Industri Atribut : Kelompok Industri, Golongan, Sub Golongan, Golongan Inti, Direktorat, Dirjen. Hierarki Atribut : Dirjen -> Direktorat -> Golongan Inti ->Golongan ->Sub Golongan -> Kelompok Industri 7. Dimensi Waktu Atribut : Tahun, Kuartal, Bulan Hierarki Atribut : Tahun -> Kuartal -> Bulan 8. Dimensi Tahun Atribut : Tahun
138 4.9 Perancangan Aplikasi 4.9.1
Rancangan Layar 4.9.1.1 Halaman Login
Logo Perusahaan APLIKASI ANALISI PERTUMBUHAN INDUSTRI NASIONAL DEPARTEMEN PERINDUSTRIAN
USERNAME PASSWORD [keterangan password tidak valid] Gambar 4. 23 Rancangan layar halaman login
Rancangan layar login ini memeiliki dua buah textbox yang menyimpan input berupa username dan password dan tombol login untuk memeriksa hasil input tadi.
139 4.9.1.2 Halaman Analisis
Logo Perusahaan Analisis
Ubah Password
Daftar Baru
Welcome, User Logout Toolbar List Cube List Measure dan Dimensi
Daftar filter Chart atau Grid Analisis
Daftar kategori (sumbu vertikal)
Daftar kategori (sumbu horizontal) Gambar 4. 24 Rancangan layar halaman analisis
Rancangan layar analisis memiliki beberapa control yang diperoleh dengan melakukan instalasi komponen Dundas Chart OLAP Services yaitu toolbar berupa OLAP toolbar, daftar filter berupa slicer axis, daftar kategori (sumbu vertikal) berupa series axis, daftar kategori (sumbu horizontal) berupa categorical axis, list cube berupa cube selector, list measure dan dimensi berupa cube dimension browser, chart atau grid berupa OLAP chart dan OLAP grid yang diletakkan dalam tab panel. Selain control dari komponen Dundas Chart OLAP Services, ada beberapa control
140 standar dan control navigasi antara lain log out dan daftar baru berupa link button. Analisis dan ubah password adalah sebuah menu. 4.9.1.3 Halaman Ubah Password
Logo perusahaan
Ubah Password Password lama Password baru Re-enter password baru
Cancel
Save
Gambar 4. 25 Rancangan layar halaman ubah password
Rancangan layar ubah password memliliki tiga buah textbox yang menyimpan input berupa password lama, password baru dan validasi password baru, tombol cancel untuk kembali ke halaman analisis dan tombol save untuk memeriksa hasil input tadi.
141 4.9.1.4 Halaman Daftar Baru
Logo Perusahaan
Daftar Baru Username Password Re-enter password Grup
V Cancel
Save
Gambar 4. 26 Rancangan layar halaman daftar baru
Rancangan layar daftar baru memliliki tiga buah textbox yang menyimpan input berupa username, password dan validasi password, combo box yang berisi daftar grup, tombol cancel untuk kembali ke halaman analisis dan tombol save untuk memeriksa hasil input tadi. 4.9.2
Prototyping Aplikasi Data warehouse 4.9.2.1 Halaman Login Berikut ini adalah tampilan yang keluar ketika pertama kali memasuki aplikasi:
142
Gambar 4. 27 Tampilan halaman Login
Dalam halaman ini user harus login untuk dapat menggunakan aplikasi Analisis Pertumbuhan Industri Nasional dengan memasukkan username dan password yang telah diberikan oleh admin, apabila username dan password yang dimasukkan salah maka akan muncul peringatan seperti gambar di bawah ini:
Gambar 4. 28 Tampilan memasukkan username dan password yang salah
4.9.2.2 Halaman Analisis Halaman analisis merupakan halaman pertama setelah melakukan login, halaman ini menampilkan aplikasi untuk membantu melakukan analisis pertumbuhan industri nasional yang ditampilkan dalam bentuk chart atau grid. Halaman ini menampilkan data yang telah di bentuk oleh admin sesuai dengan group, cube dan dimensi yang telah dibatasi oleh admin dengan interval
143 waktu tiga tahun terakhir dari data yang ada di tiap-tiap fakta. Berikut ini adalah tampilan dari Halaman Analisis:
Gambar 4. 29 Tampilan halaman analisis
Pada halaman ini terdapat tiga menu yaitu menu analisis, ubah password dan daftar baru. M enu analisis adalah menu untuk menuju halaman analisis, menu ubah password untuk menuju halaman ubah password dan menu daftar baru untuk membuat user
144 baru namun menu ini akan muncul apabila yang memasuki aplikasi ini adalah seorang administrator. Halaman ini dikhususkan untuk membantu melakukan analisis pertumbuhan industri nasional dengan memberikan kebebasan kepada user untuk mengolah data yang ada di data warehouse dengan cara melakukan drag and drop dari measure dan dimensi yang berada di dimension browser yang menampilkan daftar sesuai dengan cube yang dipilih pada cube selector kedalam chart atau grid, bila salah satu field dari dimensi yang ditarik dari list maka secara otomatis akan ditempatkan di categories sedangkan bila measure yang ditarik dari list maka secara otomatis ditempatkan di series. Drag and drop juga bisa dilakukan
langsung ke daftar categories
maupun series.
Categories berfungsi untuk membagi data secara parallel berdasarkan dimensi yang dipilih oleh user sedangkan Series berfungsi membagi data secara serial berdasarkan dimensi atau measure yang dipilih oleh user dan filter/slicer berfungsi membatasi data yang ingin ditampilkan oleh user.
145
Gambar 4. 30 Contoh drag and drop dimensi yang dianalisis pada aplikasi
Berikut ini adalah contoh analisis untuk melihat pertumbuhan nilai ekspor dibawah naungan Direktorat Jendral Industri Logam, M esin, Tekstil dan Aneka dilihat berdasarkan region tujuannya yaitu Asia Tengah, propinsi asal pelabuhan yaitu propinsi DKI Jakrta dan Riau dan dilihat berdasarkan beberapa komoditinya per tiga tahun terakhir.
146 Setelah melakukan login pengguna langsung masuk kehalaman analisis, sebagai contoh bila grup dari Dirjen Industri Logam, M esin, Tekstil dan Aneka maka tampilan awalnya seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4. 31 Analisis nilai ekspor berdasarkan dimensi kelompok industri dan waktu tiga tahun terakhir dari data terakhir (tampilan awal untuk Dirjen industri logam, mesin, tekstil dan aneka)
147 Kemudian kita menarik dimensi waktu ke kolom series agar naik turunnya nilai ekspor per tahunnya lebih mudah dibedakan.
Gambar 4. 32 Analisis nilai ekspor berdasarkan dimensi kelompok industri per tiga tahun dari data terakhir
Selanjutnya kita melakukan analisis lebih dalam dengan menambahkan dimensi negara dalam hal ini pengguna melihat nilai ekspor berdasarkan region dimana barang itu diekspor. Pengguna pun dapat melihat lebih spesifik lagi yaitu ke negara mana barang itu di ekspor. Seluruh di-
148 mensi yang ada bias dikombinasikan sedemikian rupa hingga menjadi laporan yang diinginkan oleh pengguna.
Gambar 4. 33 Analisis nilai ekspor berdasarkan dimensi kelompok industri dan negara (region)
149
Gambar 4. 34 Analisis nilai ekspor berdasarkan dimensi kelompok industri, negara dan pelabuhan (propinsinya)
150
Gambar 4. 35 Analisis nilai ekspor berdasarkan dimensi kelompok industri, negara, pelabuhan dan komoditi
151 Selain bentuk diagram batang ada beberapa bentuk diagram yang bisa digunakan. M isalnya diagram pie, diagram doughnut, diagram point, diagram pyramid dan diagram lainnya yang dapat dilihat di lampiran. Cara mengubah diagram yang digunakan yaitu dengan menekan tombol "select chart type", seperti gambar dibawah.
Gambar 4. 36 Tombol Select Type Chart
Fitur lainnya yaitu pengguna dapat mengubah format datanya kedalam bentuk ekstensi dari M icrosoft Office Excel (.xls), yaitu dengan menekan logo dari M icrosoft Office Excel yang ada di toolbar.
Gambar 4. 37 Tombol Convert to Excel
4.9.2.3 Halaman Ubah Password Halaman ini merupakan halaman untuk mengubah password, halaman ini sangatlah penting karena tiap user di-create
152 oleh admin, sehingga username dan password user dibuat oleh admin. Untuk menjaga kerahasiaan password sebaiknya setelah mendapatkan username dan password dari admin, user harus segera mengubah password-nya guna menjaga keamanan dan privasi user. Untuk mengubah password user diharuskan mengisi tiga buah textbox yaitu password lama, password baru dan re-enter password baru. Password lama berfungsi untuk menjaga keamanan password yang dimiliki user agar tidak mudah diubah oleh orang lain. Password baru adalah password yang akan menggantikan password lama, agar tidak terjadi kesalahan pengetikan maka password baru diproteksi dengan memasukkan password baru yang sama di field re-enter password baru, apabila tidak sama maka aplikasi akan memberikan peringatan bahwa username dan password tidak valid. Bentuk halaman ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. 38 Tampilan halaman ubah password
153 4.9.2.4 Halaman Daftar Baru Halaman daftar baru hanya dapat diakses oleh grup admin, karena tidak semua orang dapat mengakses aplikasi analisis pertumbuhan industri nasional, sehingga diperlukannya akses user untuk membuatkan user baru. halaman ini memiliki empat control input yaitu username, password dan re-enter password dalam bentuk textbox dan grup dalam bentuk combobox. Username digunakan sebagai identitas user untuk masuk kedalam aplikasi analisis pertumbuhan industri nasional, sedangkan password adalah kata sandi yang digunakan sebagai ijin untuk menggunakan aplikasi analisis pertumbuhan industri nasional.
Gambar 4. 39 Tampilan halaman daftar baru
4.10
Kebutuhan Sistem Berikut ini adalah daftar kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak
yang diusulkan agar data warehouse dapat berjalan dengan baik.
154 4.10.1 Perangkat keras Komponen perangkat keras yang diperlukan untuk data warehouse pada Departemen Perindustrian adalah sebagai berikut: •
Server: o PC dengan Processor Pentium Itanium 2 1,3 GHz o Memory 2 GB DDRAM o Harddisk Storage 160 GB o Jaringan LAN
•
Workstation o PC dengan Processor Pentium IV 2.8 GHz o Memory 1 GB DDRAM o Harddisk Storage 40 GB
4.10.2 Perangkat lunak Spesifikasi yang dianjurkan adalah: •
Server o Sistem operasi: Windows 2003 Server Enterprise Edition SP2 o Database: SQL Server 2005
•
Workstation o Sistem operasi: Windows XP Professional o Web browser seperti Internet Explorer atau M odzila Firefox
155 4.11
Evaluasi Dari hasil wawancara dari perwakilan Pusat Data dan Informasi yaitu
Kepala Sub Bagian Database Regional dapat disimpulkan hasil manfaat dari prototype aplikasi data warehouse yang telah dibuat, sebagai berikut: 1. Data dari aplikasi-aplikasi yang dimiliki Departemen Perindustrian seperti BDEHBKC (penyedia database ekspor produk industri nasional), BDIHBKC (penyedia database impor produk industri nasional), SAIDP (penyedia layanan kordinasi informasi dari pusat ke daerah), BKPM -Investasi (penyedia basis data investasi penanaman modal di sektor industri) dan SIM STATIND (memberikan layanan informasi statistik industri) dapat diintegrasikan sehingga pencarian data historis dari pertumbuhan industri nasional dapat lebih mudah dan cepat karena dengan diintegrasikan seluruh data, pegawai yang berwenang atas data yang akan digunakan tidak perlu mencari data tersebut dari satu server ke server lain karena datanya sudah ada dalam satu server. 2. Laporan yang selama ini formatnya sudah ditetapkan sebelumnya atau dengan mengajukan permintaan laporan kepada Pusdatin sangat tidak efektif karena dengan format yang sudah ditetapkan Pimpinan tidak bisa mengetahui secara mendalam tentang informasi aktual dan historis dari data tersebut sedangkan bila mengajukan permintaan laporan kepada Pusdatin Departemen Perindustrian memakan waktu yang lama dan sering terjadi kesalahan penafsiran. Adanya aplikasi data warehouse dapat memperbaiki keterbatasan dari kedua jenis pembuatan laporan sebelumnya, yaitu Pimpinan dapat langsung menganalisis data untuk membuat suatu informasi yang dibutuhkan, se-
156 hingga laporan yang dikeluarkan sesuai dengan kebutuhan analisis, aplikasi data warehouse ini juga mempermudah dan mempercepat Pimpinan untuk melakukan analisis pertumbuhan industri nasional karena dapat diakses dimanapun dan kapanpun karena aplikasi data warehouse Departemen Perindustrian ini berbasis web. Walaupun masih ada beberapa kekurangan dari tampilan laporan seperti judul laporan yang kurang baik, format nilai tidak ada titik pembatas ribuan dan kurangnya pengaturan pencetakan laporan analisis yang telah dibuat. 3. Dengan menggunakan komponen charting misalnya Dundas OLAP Chart, membantu Pimpinan untuk membaca informasi, karena bentuk grafik lebih mudah dimengerti. Kesalahan pembacaan nilai dari data yang dianalisis dapat dihindari karena dengan melihat tinggi-rendah atau besar-kecilnya grafik dapat mengetahui perbedaan nilai yang dibandingkan. 4. Analisis pertumbuhan industri nasional selama ini hanya dilihat dari satu dimensi saja, padahal yang dibutuhkan oleh Pimpinan dalam pembuatan sebuah kebijakan adalah informasi yang berasal dari data yang dilihat dari berbagai pandangan (multidimensi). Sebagai contoh pertumbuhan ekspor di Indonesia lebih didominasi oleh industri yang dikepalai Direktorat Jendaral apa, pelabuhan-pelabuhan mana saja yang paling banyak melakukan ekspor.
